تحسين الإنذارات المبكرة للتسونامي بفضل نموذج التعلم الآلي الجديد

نموذج التعلم الآلي الجديد يحسن نظام الإنذار المبكر للتسونامي

عززت دراسة حديثة استخدام تقنيات جديدة في مجال التعلم الآلي، مستفيدة من الذكاء الاصطناعي، لتطوير نماذج الإنذار المبكر في توفينو، كولومبيا البريطانية، وهي وجهة معروفة للسياحة وركوب الأمواج على الساحل الغربي لجزيرة فانكوفر. ووفقًا لما ورد في مجلة الهندسة الساحلية، أجرى كاتسوشيرو جودا، أستاذ علوم الأرض ورئيس قسم الأبحاث في كندا، دراسة مقارنة بين أنواع النماذج المختلفة.

تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي تعزز فعالية الإنذارات المبكرة

أظهرت النتائج أن نماذج الغابات العشوائية، التي تعتمد على خوارزميات التعلم الآلي التي تستخدم أشجار القرار، تفوقت على الشبكات العصبية ونماذج الانحدار الخطي المتعدد. وقد أشار جودا إلى أن “الانحدار الخطي المتعدد هو النموذج التقليدي الذي اعتمدناه على مدى سنوات للتنبؤ بالتسونامي”، موضحًا أهمية اعتمد المزيد من نماذج الذكاء الاصطناعي للحصول على نتائج أكثر دقة، على الرغم من حاجتها إلى كميات أكبر من البيانات لتحسين أدائها.

أوضح جودا أيضًا أن أداء نماذج الإنذار المبكر يتباين بشكل كبير عند وجود فترات انتظار قصيرة، مما يستدعي ضرورة استمرار جمع البيانات واستخدام مجموعات متعددة منها لتطوير نموذج قوي يلبي احتياجات توفينو وغيرها من المجتمعات الساحلية في جزيرة فانكوفر. حيث تشير البيانات المجمعة إلى أن إبطاء وقت إصدار التحذيرات المبكرة يمكن أن يسهم بشكل أكبر في إجلاء عدد أكبر من الأشخاص بأمان.

ومع ذلك، قد يتسبب هذا النهج في مشكلات، حيث إن فترات الانتظار الطويلة قد تحد من فعالية التحذيرات أو تؤدي إلى مخاطر أكبر على الأرواح في حال حدوث تسونامي بشكل مفاجئ. تقع توفينو في منطقة تُعتبر عرضة لخطر التسونامي بسبب قربها من منطقة كاسكاديا الاندساسية، حيث يمكن أن تخلق هذه المنطقة زلازل قوية تصل درجتها إلى أكثر من 9 درجات على مقياس ريختر، مما يتسبب في أمواج تسونامي قد يصل ارتفاعها إلى ما بين 20 و30 مترًا.

نظرًا لأنه من الممكن أن تصل الأمواج الناتجة عن الزلازل في منطقة كاسكاديا إلى توفينو في غضون 15 إلى 20 دقيقة فقط، فإن ذلك يحتم على المجتمع الاستعداد بشكل نشط لمواجهة مخاطر التسونامي، بما في ذلك إمكانية بناء أبراج لإنذار السكان.